简介大规模训练 AI 模型是一项具有挑战性的任务,需要大量的计算能力和资源。它还具有相当大的工程复杂性来处理这些非常大的模型的训练。 因此, PyTorch 官方提出了 FULLY SHARDED DATA PARALLEL(FSDP) 的概念,…
全切片数据并行(Fully Sharded Data Parallel,简称为FSDP)是数据并行的一种新的方式,FSDP最早是在2021年在FairScale-FSDP中提出的,后来合入了PyTorch 1.11版本中。微软之前Deepspeed框架中提出过三种级别的ZERO算法,FSDP可以看成是ZERO-3的实现。 2. 详细介绍 传统的数据并行(DDP)是在每一个GPU卡上保存整个model的参...
[7] Introducing PyTorch Fully Sharded Data Parallel (FSDP) API | PyTorch [8] Getting Started with Fully Sharded Data Parallel(FSDP) — PyTorch Tutorials 1.11.0+cu102 documentation [9] Training a 1 Trillion Parameter Model With PyTorch Fully Sharded Data Parallel on AWS | by PyTorch | PyTorc...
本文,我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel,FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。 动机🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加,ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载如此大的模型变得越来越难。 一方面,人们发现大模型与较小的模型相比,...
本文,我们将了解如何基于 PyTorch 最新的完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel,FSDP)功能用Accelerate库来训练大模型。 动机🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加,ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载如此大的模型变得越来越难。一方面,人们发现大模型与较小的模型相比,学习速度...
详解PyTorch FSDP数据并行(Fully Sharded Data Parallel)-CSDN博客 分类: Pytorch 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 Picassooo 粉丝- 57 关注- 4 会员号:3720 +加关注 0 0 升级成为会员 « 上一篇: 主节点,节点编号node_rank,全局进程编号rank,局部进程编号,全局总进程数world_size » 下一篇: ...
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简介:本文介绍了如何在PyTorch框架下利用完全分片数据并行(Fully Sharded Data Parallel, FSDP)技术来加速大规模深度学习模型的训练。通过详细解析FSDP的原理、优势及实现步骤,为非专业读者提供了一套可操作的指南,助力高效训练AI巨无霸。 千帆应用开发平台“智能体Pro”全新上线 限时免费体验 面向慢思考场景,支持低代码配...
PyTorch的FSDP（Fully Sharded Data Parallel）是一种新颖的数据并行策略，源自FairScale-FSDP并集成至PyTorch 1.11，类似于微软Deepspeed中的ZERO-3。FSDP通过将模型参数、梯度和优化器状态切片，每个GPU仅存储部分信息，通过reduce-scatter和all-gather操作进行通信，实现高效的训练。它通过模型层的特殊封装，...
本文我们主要关注 ZeRO 数据并行,更具体地讲是 PyTorch 最新的完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel,FSDP)功能。DeepSpeed和FairScale实现了 ZeRO 论文的核心思想。我们已经将其集成到了transformers的Trainer中,详见博文通过 DeepSpeed 和 FairScale 使用 ZeRO 进行更大更快的训练[10]。最近,PyTorch 已正式将 ...